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摘要:
词义消歧在多个领域有重要应用.基于Lesk及其改进算法是无监督词义消歧研究的典型代表,但现有算法多基于上下文与义项词覆盖,通常未考虑上下文中词与歧义词的距离影响.为此提出一种基于词向量的词义消歧方法,利用向量表示上下文以及义项,并考虑融合上下文与义项的语义相似度及义项分布频率进行词义消歧.在Senseval-3数据集上测试,结果表明,该方法能有效实现词义消歧.
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文献信息
篇名 基于词向量的无监督词义消歧方法
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 词义消歧 词向量 自然语言处理 机器翻译 Word2vec
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 193-195
页数 3页 分类号 TP391
字数 2755字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.181100
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕晓伟 昆明理工大学信息工程与自动化学院 3 3 1.0 1.0
2 章露露 昆明理工大学信息工程与自动化学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
词义消歧
词向量
自然语言处理
机器翻译
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
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57
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